CardioInsight: Predicción de Riesgo Cardíaco con IA

CardioInsight es un proyecto avanzado de aprendizaje automático orientado a predecir el riesgo cardiovascular a partir de datos clínicos. Mediante el análisis de variables como edad, niveles de colesterol y tipo de dolor torácico, el sistema detecta de forma temprana a pacientes con alto riesgo y favorece la atención preventiva. El modelo principal es un Random Forest Classifier apoyado con técnicas de selección de características para ofrecer predicciones fiables y fáciles de interpretar.

Se entrenaron y evaluaron múltiples algoritmos, incluyendo Regresión Logística, Árbol de Decisión, K-Nearest Neighbors, Máquina de Vectores de Soporte y Random Forest, con registros detallados de métricas para comparar rendimiento y robustez y desplegar el mejor modelo.

Características clave

Rendimiento de alto nivel con una precisión de prueba superior al 98 por ciento utilizando Random Forest.

Análisis de características con insights sobre las variables clínicas que más influyen en el riesgo de enfermedad cardíaca.

Visualización de datos mediante mapas de calor de correlación, importancia de variables y gráficos de evaluación de modelos.

Arquitectura escalable y modular, adaptable a nuevos conjuntos de datos o a otros modelos de ML.

Evaluación multimodelo para comparar y seleccionar la alternativa más efectiva.

Métricas de modelos entrenados

Regresión Logística: accuracy 86.6412, precision 83.8509, recall 93.75, f1 88.5246.

Árbol de Decisión: accuracy 97.3282, precision 97.2414, recall 97.9167, f1 97.5779.

Random Forest: accuracy 98.4733, precision 97.2973, recall 100, f1 98.6301.

Gradient Boosting: accuracy 96.9466, precision 95.9459, recall 98.6111, f1 97.2603.

SVM: accuracy 89.6947, precision 87.7419, recall 94.4444, f1 90.9699.

KNN: accuracy 87.0229, precision 89.2857, recall 86.8056, f1 88.0282.

Variables más influyentes

Edad.

Niveles de colesterol.

Tipo de dolor torácico angina típica.

Cómo usarlo

Clona el repositorio con el siguiente comando

git clone https://github.com/Abubakar-Shabbir/HeartScope-Predictive-ML-for-Cardiovascular-Risk.git

Instala dependencias

pip install -r requirements.txt

Abre el cuaderno Jupyter y navega hasta Notebooks/HeartScope_Predictive ML for Cardiovascular Risk.ipynb para explorar análisis de datos, modelado y visualizaciones.

Autor

Abubakar Shabbir.

Licencia

MIT License 2025 Abubakar Shabbir.

Repositorio en GitHub: CardioInsight Predicción de Riesgo Cardíaco con IA

Sobre Q2BSTUDIO

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